Le projet Européen " GENIUS " ambitionne de développer les méthodologies génériques pour le diagnostic de systèmes piles à combustible à haute température de type oxyde solide (SOFC). Le travail de cette thèse s'intègre dans ce projet ; il a pour objectif la mise en oeuvre d'un outil de diagnostic en utilisant le stack comme capteur spécial pour détecter et identifierles défaillances dans les sous-systèmes du stack SOFC.Trois algorithmes de diagnostic ont été développés, se basant respectivement sur la méthode de classification k-means, la technique de décomposition du signal en ondelettes ainsi que la modélisation par réseau Bayésien. Le premier algorithme sert au diagnostic ex-situ et est appliqué pour traiter les donnés issues des essais de polarisation. Il permet de déterminer les variables de réponse significatives qui indiquent l'état de santé du stack. L'indice Silhouette a été calculé comme mesure de qualité de classification afin de trouver le nombre optimal de classes dans la base de données.La détection de défaut en temps réel peut se réaliser par le deuxième algorithme. Puisque le stack est employé en tant que capteur, son état de santé doit être vérifié préalablement. La transformée des ondelettes a été utilisée pour décomposer les signaux de tension de la pile SOFC dans le but de chercher les variables caractéristiques permettant d'indiquer l'état desanté de la pile et également assez discriminatives pour différentier les conditions d'opération normales et anormales.Afin d'identifier le défaut du système lorsqu'une condition d'opération anormale s'est détectée, les paramètres opérationnelles réelles du stack doivent être estimés. Un réseau Bayésien a donc été développé pour accomplir ce travail.Enfin, tous les algorithmes ont été validés avec les bases de données expérimentales provenant de systèmes SOFC variés, afin de tester leur généricité.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01017170 |
| Date | 21 December 2012 |
| Creators | Wang, Kun |
| Publisher | Université de Franche-Comté |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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